Hive 的collect_set使用详解   https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/48262109 对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组: 使用数字下标,可以直接访问数组中的元素: select a,collect_set(b) as bb from t where b<='xxxxxx' group by a 会按照a分组 通过collect_set会把每个a所对应的

今天帮同事测试,发现代码里有个好用的hive 函数: 1. collect_set 可以输出未包含在groupby里的字段.条件是,这个字段值对应于主键是唯一的. select a, collect_set(b)[0], count(*) -- 同时想输出每个主键对应的b字段 from ( select 'a' a, 'b' b from test.dual )a group by a; -- 根据a group by 2. concat_ws 和collect_set 一起可以把group b

不懂hive中的explain,说明hive还没入门,学会explain,能够给我们工作中使用hive带来极大的便利! 理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理,hive 调优,排查数据倾斜等很有帮助 使用语法如下: EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query expl

阅读目录 一.Hive内部表和外部表 1.Hive的create创建表的时候,选择的创建方式: - create table - create external table 2.特点: ● 在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而表则不一样: ● 在删除表的时候,Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉:而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的! 注意: 1.- create table 创建内部表,

hive删除一张表的字段不会动数据文件,只是修改了一下metadata表里面的表定义:所以会出现一种情况:就是这张表如果之前数据是满的(个格列都有数据),那么被删除的那列后数据都往前窜了一个,最后一个数据看不到了:此时如果再最后添加一列,将会看到最后一个数据,所以在hive的M-R做数据映射的时候不是找列名,而是只是顺次展示出来:至于列名的显示,是后加上而已.

一.Hive的概述 1.Hive的定义 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL进行数据读取.写入和管理. 2.Hive的架构图 hive的各个组成部分介绍: 用户接口:包括 CLI.JDBC/ODBC.WebGUI. 元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql , derby中. 用户接口主要由三个:CLI.JDBC/ODBC和WebGUI.其中,CLI为shell命令行:JDBC/ODBC是Hive的JAVA实现,与传统数据

什么是Hive Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射 成一张表,并提供类SQL查询功能,底层计算引擎默认为Hadoop的MapReduce(本质是将sql转化成mapreduce程序),可以将引擎更换为Spark/Tez: Hive架构   Hive架构.PNG 如图中所示,Hive通过给用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令(SQL),使用自己的Driver,结合元数据(MetaStore

整个处理流程包括主要包括,语法解析(抽象语法树,AST,采用antlr),语义分析(sematic Analyzer生成查询块),逻辑计划生成(OP tree),逻辑计划优化,物理计划生成(Task tree),以及物理计划执行组成. 下面这张图(不知道是谁画的)简要的说明了整个处理的流程 这里重点说一下物理计划生成,以及执行. 物理计划的生成是根据逻辑操作树(operator)来生成的,物理计划由Task对象执行的,每个task有一个woker对象,work代表物理计划的描述. 主要有Fetc

对于 JOIN 操作: INSERT OVERWRITE TABLE pv_users SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid); 实现过程为: Map: 以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合 以 JOIN 之后所关心的列作为 Value,当有多个列时,Value 是这些列的组合.在 Value 中还会包含表的 Tag 信息,用于标

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1. Hive架构原理 hive的组成: 可以配置Hive运行引擎Tez: https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10527700.html 2. Hive安装及配置 ()把apache-

Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口.那么,hive是什么呢? Hive简介 简单的说:hive是基于hadoop的数据仓库.

Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口.那么,hive是什么呢? Hive简介 简单的说:hive是基于hadoop的数据仓库.

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

Hive的一些常用的高阶开发 内容    1.开窗函数   2.行转列,列转行,多行转一行,一行转多行   3.分组: 增强型group   4.排序  5.关联 本次的内容: 内容1 和内容2,采用的是示例数据以及对应的实现.数据可以直接放在Hive中执行.可以直观的观察数据,进而对函数以及相应的功能有所熟悉. 对于不同的场景的数据计算,了解SQL的基本语法以及一些高阶用法,在这些基础上组合相应的功能.这些都是一些工程上的应用,多练习的.通过构建数据集来验证的方式,是可以自己来确认一些似是而非

本博文的主要内容有: .hive的常用语法 .内部表 .外部表 .内部表,被drop掉,会发生什么? .外部表,被drop掉,会发生什么? .内部表和外部表的,保存的路径在哪? .用于创建一些临时表存储中间结果 .用于向临时表中追加中间结果数据 .分区表(分为,分区内部表和分区外部表) .hive的结构和原理 .hive的原理和架构设计 hive的使用 对于hive的使用,在hadoop集群里,先启动hadoop集群,再启动mysql服务,然后,再hive即可. 1.在hadoop安装目录下,s

hive让大数据飞了起来,不再需要专人写MR.平常我们都可以用基于thrift的任意语言来调用hive. 不过爱恨各半,hive的thrift不稳定也是出了名的.很容易就出问题,让人无计可施.唯一的办法就是不断kill,不断restart. 当然,我们可以用haproxy来解决这个问题,关键,haproxy不管hive是否逻辑可用,不能执行逻辑的hive也“死马当活马”. 当然,搞的好的可以用 zookeeper,不过,它太“重”,而且不管hive的重启. Hive HA横空出世.只要指明它可以

一.Hadoop理论 Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式. Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理) Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何数据形式最终会转化为key/value,key/value是基本数据单元. 用函数式变成Mapreduce代替SQL,SQL是查询语句,而Mapreduce